Kalepa lève 75 millions de dollars lors d’une série B, pour une valorisation de 470 millions de dollars, afin de développer son IA dédiée à l’assurance

Un dossier de souscription peut réunir une demande simple, plusieurs années d’historique des sinistres, des feuilles de calcul, des pièces justificatives et des informations parfois contradictoires. Kalepa a levé 75 millions de dollars lors d’une série B afin d’intégrer davantage des activités liées à ces dossiers dans des processus d’IA connectés, étendant sa plateforme aux opérations, à la souscription, à la tarification et à la gestion de portefeuille.

Cette opération valorise l’entreprise à 470 millions de dollars et porte le total des fonds levés à 91 millions de dollars. Updata Partners a mené ce tour de table, auquel ont également participé les investisseurs existants IA Ventures et Inspired Capital.

Annoncé le 5 novembre, cet investissement intervient après une année au cours de laquelle, selon Kalepa, le chiffre d’affaires et le nombre de clients ont tous deux triplé, tandis que le volume d’activité traité par sa plateforme a quadruplé. L’entreprise indique également être restée en situation de trésorerie positive pendant plus de deux ans. Elle prévoit d’élargir sa gamme de produits d’IA, de pénétrer de nouveaux marchés et de doubler ses effectifs en 2027.

Relier les activités qui entourent une décision de souscription

Kalepa présente son produit comme une « IA de qualité professionnelle » pour l’assurance. Son ambition va au-delà de la production d’un résumé de demande : la plateforme exécute et coordonne les tâches nécessaires pour comprendre un risque, le tarifer et décider de l’assurer ou non.

La présentation de la plateforme de l’entreprise décrit ce parcours, depuis la réception des dossiers jusqu’à leur examen préliminaire, au tri, à l’analyse des risques, à la tarification, à l’établissement d’un devis, à la souscription et à la gestion de portefeuille. Une demande doit d’abord être classée et vérifiée afin de repérer les informations manquantes ou contradictoires. Il faut ensuite l’évaluer au regard des risques que l’assureur est prêt à accepter et de ses directives, avant que l’équipe puisse examiner les conditions et la tarification.

Ces étapes sont interdépendantes. Une donnée mal extraite à la réception peut fausser un calcul ultérieur de tarification, tandis qu’une condition omise dans une pièce justificative peut modifier la manière dont un souscripteur évalue le risque. La mise en relation des différentes étapes du processus permet au système de transmettre les éléments probants et leur contexte, au lieu de laisser les personnes les reconstituer à chaque étape.

Selon l’annonce du financement, le dispositif d’IA de Kalepa, conçu spécifiquement pour l’assurance, coordonne les agents chargés de ces tâches et adapte leur degré d’autonomie à la tâche et au risque associé. Des personnes interviennent lorsque leur expertise ou leur approbation est nécessaire, et les résultats sont conçus pour être traçables et vérifiables.

Des documents hétérogènes aux données étayées par des éléments probants

La documentation de Kalepa sur l’ingestion des dossiers donne une description plus détaillée de la première étape. La plateforme accepte les dossiers transmis par transfert de courriels, via des portails ou des API, puis classe les documents et en extrait les données relatives aux risques.

Les documents pris en charge comprennent les formulaires d’assurance ACORD, les feuilles de calcul, les notes manuscrites et les historiques de sinistres, qui recensent les demandes d’indemnisation antérieures et aident le souscripteur à comprendre le parcours du demandeur. La structure et la qualité de ces données peuvent varier considérablement, même lorsqu’elles concernent la même entreprise.

Kalepa indique que son processus de validation comprend des éléments probants liés aux documents, des vérifications de cohérence entre les documents et des contrôles fondés sur le niveau de confiance. Cette conception opérationnelle est plus utile que de traiter l’extraction comme une réponse unique à laquelle il faudrait simplement se fier : la personne chargée de l’examen doit pouvoir retrouver la source et repérer les contradictions.

Par exemple, lorsque deux documents décrivent différemment un risque, recueillir les deux valeurs ne constitue qu’un début. Le processus doit déterminer si l’écart peut être résolu automatiquement ou s’il doit être soumis à une personne avant d’influer sur une décision.

Un moteur d’ensemble assorti de contrôles encadrant l’automatisation

Sur sa page consacrée à la technologie pour les responsables informatiques et de l’IA, Kalepa décrit un moteur d’ensemble qui associe des modèles probabilistes à une logique déterministe et à plusieurs niveaux de contrôle. L’entreprise présente sa plateforme comme modulaire et conçue autour des API, avec des intégrations aux systèmes de gestion des polices, aux plateformes documentaires et aux lacs de données internes.

Cette combinaison est importante dans le secteur de l’assurance. Les modèles probabilistes peuvent aider à interpréter des documents et des formulations variés, tandis que la logique déterministe peut appliquer une règle ou un calcul explicite. Un système utile doit relier ces deux approches et déterminer quand l’incertitude résiduelle exige le jugement d’un souscripteur.

Kalepa affirme que son produit peut être configuré en fonction des règles de souscription et de l’appétence au risque de l’assureur, sans remplacer ses systèmes centraux. L’orientation technique consiste à intégrer l’IA à un environnement opérationnel existant, plutôt qu’à faire d’un nouveau système de gestion des polices un prérequis.

La gouvernance devient ainsi également un enjeu lié au processus de travail. Il faut notamment déterminer quelles tâches un agent peut accomplir, lesquelles nécessitent une approbation et si les éléments probants à l’appui d’une action restent accessibles à la personne qui l’examinera ensuite.

Les chiffres de croissance témoignent de gains de productivité et d’une souscription rigoureuse

L’annonce cite W.R. Berkley, Bowhead Specialty et AmRisc parmi les clients de Kalepa. Son marché comprend également les compagnies d’assurance, les agents généraux gestionnaires, les réassureurs et les administrateurs de programmes.

Kalepa fait état de résultats obtenus par ses clients, notamment d’une hausse de plus de 58 % des primes traitées par souscripteur, de délais de remise des devis réduits de 30 à 60 %, d’un taux de transformation des devis en contrats doublé et d’une amélioration de 960 points de base du ratio combiné. Il s’agit de résultats communiqués par l’entreprise pour ses clients, et non de résultats uniformes garantis pour chaque déploiement.

Ces indicateurs décrivent différentes dimensions de l’activité. Les primes par souscripteur correspondent au volume d’affaires traité, tandis que le taux de transformation des devis en contrats mesure la fréquence à laquelle un devis aboutit à la souscription d’une police. L’amélioration du ratio combiné concerne la performance de souscription ; 960 points de base équivalent à 9,6 points de pourcentage, et non à une variation de 960 %.

Cette distinction est importante, car traiter davantage de dossiers ne signifie pas automatiquement sélectionner de meilleurs risques. Pour que l’IA dans l’assurance présente un intérêt commercial, il faut associer la rapidité opérationnelle à la rigueur tarifaire et à la qualité du portefeuille obtenu.

« L’assurance repose sur le discernement de professionnels expérimentés, et notre IA de niveau professionnel est soumise à la même exigence », a déclaré Paul Monasterio, cofondateur et PDG de Kalepa, dans le communiqué. Selon lui, une bonne répartition du travail entre les personnes et l’IA permet aux collaborateurs expérimentés de se concentrer sur les risques complexes, les décisions difficiles et les relations avec les courtiers.

Nouveaux capitaux et renforcement de la direction pour élargir la gamme de produits

Le dernier financement de Kalepa était une série A de 14 millions de dollars en 2021, menée par Inspired Capital avec la participation d’IA Ventures. Ce nouveau tour de financement soutient l’expansion de l’entreprise à d’autres segments de la chaîne de valeur de l’assurance, parallèlement à l’augmentation prévue des effectifs.

L’entreprise a recruté Garrett Schlesinger au poste de directeur technique, après 12 ans chez Affirm, où il a contribué à la création de son système de souscription en temps réel. Parmi les autres nominations à des postes de direction figurent David Meister, ancien d’Addepar, au poste de directeur des revenus ; Audrey Howell, ancienne de Palantir et de Butterfly Network, à la tête des produits ; et Tim Khoo-Jones, ancien de Block et Shopify, à la tête des talents.

Fondée en 2018, Kalepa entend saisir une opportunité plus vaste dans le domaine de l’IA d’entreprise : associer l’expertise sectorielle à des logiciels capables d’exécuter et de documenter le travail. Les articles de Unite.AI sur les décisions d’entreprise en matière d’IA encadrées par des règles de gouvernance examinent le même besoin de relier les recommandations aux autorisations, aux éléments de preuve et aux résultats.

Pour Kalepa, la prochaine étape consiste à rendre cette approche utile pour un plus grand nombre de tâches et de marchés de l’assurance. La série B de 75 millions de dollars lui donne les moyens de se développer, tandis que l’enjeu opérationnel reste concret : aider les assureurs à traiter davantage de dossiers sans perdre le discernement et la rigueur qui assurent la pérennité de leur activité.